1 Executive summary

Celem analizy jest znalezienie i interpretacja czynników wpływających na dobrobyt w państwie.

Na rok 2018 według Międzynarodowego Funduszu Walutowego największą gospodarką świata są Stany Zjednoczone. Na rozwuj tak dużej gospodraki ma wpływ wiele czynników. Drugą gospodarką są Chiny. Z tego względu zostały przeanalizowane wskaźniki dobrobytu Stanów Zjednoczonych i wpływ Chińskiego Yuan. Dodatkowo analiza obejmuje cenę złota, bitcoina, oraz dane o indeksie S&P Composite. Dane zostały zebrane głównie przez Bank Światowy.

Dane zostały pogrupowane względem roku. Ze wględu na ograniczony przedział danych o kursie Yuan analiza obejmuje lata 1995 - 2018. Początkowy zbiór posiadła dużo atrybutów powodujących duży szum. Aby temu zaradzić atrybuty zostały odrzucone ze względ na brak danych, bądź podobieństwo (np. wzorst populacji, a wzrost ludności miejskiej).

Taki zbiór został poddany analizie korelacji. Obserwacjami na które warto zwrócić uwagą są spadeku emisji CO2 i ceny Yuan, a wzrostem ceny złota. Ciekawą obeserwacją jest brak wpływu wzrostu ceny Bitcoina na cenę złota. Sugeruje to, że waluta wirtualna nie jest odwzorowaniem faktycznego stanu rynku finansowego.

Otstanim elementem analizy jest sekcja starająca przewidzieć cenę złota z wykorzystaniem algorytmu uczenia maszynowego Random Forest. W tej sekcji można zaobserwować, że największy wpływ na to mają czynniki takie jak: stopa procentowa indeksu S&P Composite, emisja CO2, wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych, czy populacja zamieszkująca miasta.

2 Użyte biblioteki

library(EDAWR)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
library(readxl)
library(zoo)
library(tibble)
library(plotly)
library(caret)
library(gganimate)
library(randomForest)

3 Kod pozwalający wczytać dane z pliku.

World_Development_Indicators <- read_excel("Data pack/World_Development_Indicators.xlsx")

SP_Composite <- read.table("Data pack/S&P Composite.csv", sep = ",",  header = TRUE)

Gold_prices <- read.csv("Data pack/Gold prices.csv")

Bitcoin_diff <-  read.csv("Data pack/Bitcoin/BCHAIN-DIFF.csv") # diff to jest trudność wydobycia
Bitcoin_hrate <- read.csv("Data pack/Bitcoin/BCHAIN-HRATE.csv") # liczba tera hashy wykonanych 
Bitcoin_mkpru <- read.csv("Data pack/Bitcoin/BCHAIN-MKPRU.csv") # średnia wartość rynkowa 
Bitcoin_trvou <- read.csv("Data pack/Bitcoin/BCHAIN-TRVOU.csv") # całkowita wartość bitcoinów

Currency_Exchange_Rates <- read.csv("Data pack/CurrencyExchangeRates.csv")

4 Czysczenie i transformacja danych

Niniejsza sekcja poświęcona jest czyszczeniu i transformacji danych z dostępnych zbirów.

4.1 Kursy walut

Zbiór zawiera dane o kursach walut. Dane pochodzą z lat 1995, 2018, co ogranicza nam pozostałe zbiory do podanego okresu. Brakujące dane zostaną zinterpolowane. Walutą która zostanei poddane analizie będzie Chiński Yuan, jako waluta drugiej gospodarki świata. Waluta ta jest o tyle ciekawe, że jest odgórnie sterowana przez rząd Chińskiej Republiki Ludowej.

Currency_Exchange_Rates_DF <- data.frame(Currency_Exchange_Rates) %>%
  select(Date, Chinese.Yuan) %>%
   group_by(substr(Date, 0,4)) %>% 
   summarize( Chinese.Yuan = mean(Chinese.Yuan, na.rm=TRUE))

colnames(Currency_Exchange_Rates_DF) <- c("Year", "Yuan")

Currency_Exchange_Rates_DF$Yuan <- na.approx(Currency_Exchange_Rates_DF$Yuan)

ggplot(Currency_Exchange_Rates_DF, aes(x=Year, y=Yuan, group=1)) + 
  geom_line(aes(group=1)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Rok", y = "Wartość Yuan do USD") +
  scale_x_discrete(breaks=seq(1995, 2020, 5)) +
  theme_minimal()

4.2 Współczynniki rozwoju

Zbiór objemuje 201 krajów i 7 kategorii zamożności, do których klasyfikują się poszczegulne kraje. Zbiór jest opisany w trzech wymiarach: Rok, Kraj, współczynniki dobrobytu.

Zbiór został poddany tranpozycji, oraz sprowadzony do dwóch wymiarów, poprzez wybranie StanóW Zjednoczonych jako interesującego nas kraju.

Kategorie, które są w części puste nie zostaną poddane analizie ze względu na brak danych. Po odfiltrowaniu atrybutów zawierajacych wartości puste otrzymujemy 125 kolumn.

USA_Indicators_DF <- data.frame(World_Development_Indicators) %>%
  filter(Country.Name %in% c("United States")) %>%
  subset(select = -c(Country.Name, Country.Code, Series.Code))

USA_Indicators_DF[USA_Indicators_DF == ".."] <- NA

USA_Indicators_DF = setNames(data.frame(t(USA_Indicators_DF[,-1])), USA_Indicators_DF[,1])
USA_Indicators_DF <- cbind(rownames(USA_Indicators_DF), USA_Indicators_DF)
rownames(USA_Indicators_DF) <- NULL
colnames(USA_Indicators_DF)[1] <- "Year"

USA_Indicators_DF <- USA_Indicators_DF  %>%
  mutate(Year = substr(Year, 2, 5)) %>%
  filter(Year >= 1995) %>%
  filter(Year <= 2018)

USA_Indicators_DF <- data.frame(lapply(USA_Indicators_DF,as.numeric))

na_sum <- data.frame(colSums(is.na(USA_Indicators_DF)))

interesting_USA_Indicators_DF <- USA_Indicators_DF[,na_sum == 0]

amount_chart <- na_sum %>% 
   mutate(Na.Amount = colSums.is.na.USA_Indicators_DF..) %>%
   group_by(Na.Amount) %>% 
   count(Na.Amount)


ggplot(amount_chart, aes(x=Na.Amount, y=n)) + 
  geom_bar(stat="identity") +
  labs(x="Liczba warości pustych", y="Liczba atrybutów") +
  scale_x_continuous(breaks=seq(0, 26, 2)) +
  scale_y_continuous(breaks=seq(0, 150, 25)) +
  theme_minimal()

4.2.1 Wstępna Korelacja

Z wykresu można zaobserować, że występuje dużo ciemnych, czerwonych i niebieskich plam sygnalizujących dużą korelację. Gdy weźmiemy mniejszą próbkę możemy zaobserwoać, że zbior posiada atrybuty, które sa od siebie w sposób oczywisty zależne, jak przykładowo liczba mieszkańców ogóleni i liczba kobiet/mężczyzn w Stanach Zjednoczonych.

4.2.2 Ograniczenie atrybutów

Aby poradzić sobie z problemem z zaleznymi atrybutami wykorzystane zostaną te najbardziej ogólne:

Urban.population - stopień zamieszkania w mieście.
Population..total - Ogólna populacja.
Inflation..consumer.prices..annual… - inflacja.
GDP.per.capita..current.US.. - GDP per capita.
CO2.emissions..metric.tons.per.capita. - emisja CO2 na mieszkańca.

4.3 Indeks rynkowy S&P Composite

Zbiór opisuje właściwości indeksu S&P Composite. Zbiór został pogrupowany względem roku, a z wartości wyciągnięto średnią. Wartości puste zostały pominięte.

Na wykresie zostały zaprezentowane dostępne atrybuty zbioru. Można na jego podstwie wywnioskować, że S.P.Composite, Ral.Price, Dividend, i Real.Dividend mają podobny kształt. Tak samo Earnings i Real.Earnings.

W dalszej analizie pominiemy atrybuty Real.Price, Dividend, Real.Dividen oraz Real.Earnings.

Intrpretacja wskaźników:

CPI - wskaźnik cen towarów i usług konsumpcyjnych.
Cyclically.Adjusted.PE.Ratio - cyklicznie dostosowywany wskaźnik ceny do zysków.
Dividend - dywidenda.
Earnings - zarobki na indeksie.
Long.Interest.Rate – stopy procentowe, które obliczane są na podstawie długoterminowych obligacji rządowych lub porównywalnych papierów wartościowych.W przypadku braku danych z danego miesiąca nie bierzemy go pod uwagę.
Real.Price - cena realna.
S.P.Composite - wartość indeksu.

SP_Composite_DF <- data.frame(SP_Composite) %>%
    mutate(Year = as.numeric(substr(Year, 0, 4))) %>%
    filter(Year >= 1995) %>%
    filter(Year <= 2018) %>%
    group_by(Year) %>% 
    summarize(S.P.Composite = mean(S.P.Composite, na.rm=TRUE),
              Dividend = mean(Dividend),
              Earnings = mean(Earnings, na.rm=TRUE),
              CPI = mean(CPI, na.rm=TRUE), 
              Long.Interest.Rate = mean(Long.Interest.Rate, na.rm=TRUE),
              Real.Price = mean(Real.Price),
              Real.Dividend = mean(Real.Dividend),
              Real.Earnings = mean(Real.Earnings),
              Cyclically.Adjusted.PE.Ratio = mean(Cyclically.Adjusted.PE.Ratio, na.rm=TRUE)
    )

chart_SP_Composite <- SP_Composite_DF %>% pivot_longer(2:10) %>% filter(!is.na(value))

ggplot( chart_SP_Composite , aes(x=Year, y=value)) + 
  geom_line(aes(group=1)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(name ~ ., scales="free", ncol = 3) +
  scale_x_discrete(breaks=seq(1995, 2020, 5)) +
  theme_minimal()

SP_Composite_DF <- SP_Composite_DF %>%
  select(Year, 
         SP.Composite.CPI = CPI,
         SP.Composite.Cyclically.Adjusted.PE.Ratio = Cyclically.Adjusted.PE.Ratio,
         SP.Composite.Earnings = Earnings,
         SP.Composite.Long.Interest.Rate = Long.Interest.Rate,
         S.P.Composite = S.P.Composite
         )

4.4 Cena złota

Ponieważ cena złota jest ma tą samą wartość, wyrazoną w różncyh walutach, to na potrzeby analizy przyjęta zosatnie cena złota wyrażana w dolarach. Dodatkowo przyjemiemy średnią z notowania porannego i wieczornego.

Gold_prices_DF <- data.frame(Gold_prices) %>% 
    mutate(Year = substr(Date, 0, 4)) %>%
    filter(Year >= 1995) %>%
    filter(Year <= 2018) %>%
    group_by(Year) %>% 
    summarize( USD = (mean(USD..AM., na.rm=TRUE)  + mean(USD..PM., na.rm=TRUE))/2)
colnames(Gold_prices_DF) <- c("Year", "Gold_Price_USD")

ggplot(Gold_prices_DF, aes(x=Year, y=Gold_Price_USD, group=1)) + 
  geom_line(aes(group=1)) +
  geom_point() +
  labs(x = "Rok", y = "Cena złota [USD]") +
  scale_x_discrete(breaks=seq(1995, 2020, 5)) +
  theme_minimal()

4.5 Bitcoin

Do analizy wykorzystamy średnie wartości atrybutów bitcoina w ciagu roku. Lata przed 2009 otrzymają wartość 0.

Dostępne pliki: * BCHAIN-DIFF - trudność wydobycia. * BCHAIN-HRATE - liczba tera hashy wykonanych. * BCHAIN-MKPRU - średnia wartość rynkowa. * BCHAIN-TRVOU - całkowita wartość.

mock_Bitcoin_mkpru_DF <- data.frame(c(1995:2009), 0)
clean_bitcoin <- function(data, name) {
  clean <- data.frame(data) %>%
    mutate(Year = substr(Date, 0, 4)) %>%
    filter(Year >= 1995) %>%
    filter(Year <= 2018) %>%
    group_by(Year) %>%
    summarize(Value = (mean(Value)))
  colnames(clean) <- c("Year", name)
  names(mock_Bitcoin_mkpru_DF) <- names(clean)
  clean <- rbind(clean, mock_Bitcoin_mkpru_DF)
}

Bitcoin_mkpru_DF <- clean_bitcoin(Bitcoin_mkpru, "Bitcoin_Price")
Bitcoin_diff_DF  <- clean_bitcoin(Bitcoin_diff, "Bitcoin_Difficult")
Bitcoin_hrate_DF <- clean_bitcoin(Bitcoin_hrate, "Bitcoin_Hash")
Bitcoin_trvou_DF <- clean_bitcoin(Bitcoin_trvou, "Bitcoin_Total_Value")

bitcoin1 <- merge(Bitcoin_mkpru_DF, Bitcoin_diff_DF)
bitcoin2 <- merge(Bitcoin_hrate_DF, Bitcoin_trvou_DF)
bitcoin  <- merge(bitcoin1, bitcoin2)


chart_bitcoin <- bitcoin %>% pivot_longer(2:5) %>% filter(!is.na(value))

ggplot( chart_bitcoin , aes(x=Year, y=value)) + 
  geom_line(aes(group=1)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(name ~ ., scales="free", ncol = 2) +
  scale_x_discrete(breaks=seq(1995, 2020, 5)) +
  theme_minimal()

Z zaprezentowanych powyżej wykresów można zaobserwować, że wszytskie 4 wartości są od siebie zależne. Na potrzeby dalszych analiz skorzystamy z atrybutu ceny bitcoina.

4.6 Połączenie danych

df1 <- merge(Currency_Exchange_Rates_DF, general_USA_Indicators_DF)
df2 <- merge(Gold_prices_DF, Bitcoin_mkpru_DF)
df3 <- merge(df2, SP_Composite_DF)
df <- merge(df1, df3)

5 Korelacja

Poniższy wykres przedstawia wartość współczynnika korelacji Pearsona między parametrami atrybutów w zbiorze.

Poniższa tabela prezentuje 20 par atrybutów z największym współczynnikiem korelacji Pearsona.

rowname	colname	value
Population..total	Urban.population	0.9998361
Population..total	SP.Composite.CPI	0.9967195
SP.Composite.CPI	Urban.population	0.9957596
GDP.per.capita..current.US..	Urban.population	0.9918233
GDP.per.capita..current.US..	Population..total	0.9909770
GDP.per.capita..current.US..	SP.Composite.CPI	0.9907750
Gold_Price_USD	Yuan	-0.9611509
Population..total	SP.Composite.Long.Interest.Rate	-0.9490566
SP.Composite.Long.Interest.Rate	Urban.population	-0.9472895
SP.Composite.CPI	SP.Composite.Long.Interest.Rate	-0.9409388
CO2.emissions..metric.tons.per.capita.	Yuan	0.9370947
CO2.emissions..metric.tons.per.capita.	SP.Composite.CPI	-0.9276107
CO2.emissions..metric.tons.per.capita.	Gold_Price_USD	-0.9267564
SP.Composite.CPI	Yuan	-0.9241426
CO2.emissions..metric.tons.per.capita.	Population..total	-0.9158413
CO2.emissions..metric.tons.per.capita.	Urban.population	-0.9129727
GDP.per.capita..current.US..	SP.Composite.Long.Interest.Rate	-0.9111305
Population..total	Yuan	-0.9050637
CO2.emissions..metric.tons.per.capita.	GDP.per.capita..current.US..	-0.9018189
CO2.emissions..metric.tons.per.capita.	SP.Composite.Long.Interest.Rate	0.9008162

Interpretacja wybranych korelacji:

Populacja - Procent mieskzańców miast - Coraz więcej osób chce mieszkać w mieście.
Yuan - Cena złota - Chiny są dużym eksporterem. Słaby Yaun oznacza dla pozostałych krajów niższe ceny.
Procent mieszkańców miast - Emisja CO2 - Jest to ciekawa korealcja sugerując, że im większy procent mieszkańców miast w populacji, tym produkcja CO2 jest mniejsza.
Populacja - Emisja CO2 - Każda człowiek powoduje wytwarzani CO2. Stany zjednoczone przeniosły produkcję do innych krajów, a same starają się ograniczać emisję CO2.
Procent mieskzańców miast - GDP per capital - Bogatsze osoby mieszkają bliżej ośreodków miejskich.
Populacja - GDP per capital - Jest coraz więcej osób, które generują większy produkt krajowy brutto.
Cena złota - Emisja CO2 - Duża emisja CO2 w Ameryce negatywnie wpływa na cenę złota. Możliwą intrpretacją jest wydawanie większych ilości pieniędzy na zdrowie, a nie dobra materialne. Spadek wydatków na zdrowie pozwala inwestować.
Można zauważyć, że Bitcoin nie ma dużej korelacji z żadny, z atrybutów. Może być to spowodowane tym, że jest to waluta wirtualana, która nie jest odzwierciedleniem rynku.

6 Podsumowanie rozmiaru zbioru i podstawowe statystyki.

Ostateczny zbiór poddany analizie zawiera 12 atrybutów i 25 obserwacji.

options(knitr.kable.NA = '')
knitr::kable(summary(df[1:6]))

Year	Yuan	Urban.population	Population..total	Inflation..consumer.prices..annual…	GDP.per.capita..current.US..
Length:25	Min. :6.143	Min. :205718394	Min. :266278000	Min. :-0.3555	Min. :28691
Class :character	1st Qu.:6.644	1st Qu.:225792302	1st Qu.:284968955	1st Qu.: 1.5860	1st Qu.:37133
Mode :character	Median :7.606	Median :241795278	Median :301231207	Median : 2.2701	Median :47100
	Mean :7.406	Mean :239857040	Mean :299146527	Mean : 2.1223	Mean :45093
	3rd Qu.:8.277	3rd Qu.:254614421	3rd Qu.:313877662	3rd Qu.: 2.8527	3rd Qu.:51603
	Max. :8.374	Max. :268844029	Max. :326838199	Max. : 3.8391	Max. :63064

knitr::kable(summary(df[7:12]))

CO2.emissions..metric.tons.per.capita.	Gold_Price_USD	Bitcoin_Price	SP.Composite.CPI	SP.Composite.Cyclically.Adjusted.PE.Ratio	SP.Composite.Earnings
Min. :14.81	Min. : 271.1	Min. : 0.000	Min. :152.4	Min. :16.92	Min. : 16.46
1st Qu.:16.10	1st Qu.: 363.6	1st Qu.: 0.000	1st Qu.:177.1	1st Qu.:22.72	1st Qu.: 36.28
Median :18.96	Median : 695.9	Median : 0.000	Median :207.3	Median :25.98	Median : 55.30
Mean :18.03	Mean : 798.1	Mean : 524.623	Mean :202.6	Mean :26.70	Mean : 61.58
3rd Qu.:19.60	3rd Qu.:1250.3	3rd Qu.: 8.474	3rd Qu.:229.6	3rd Qu.:29.85	3rd Qu.: 87.40
Max. :20.47	Max. :1668.9	Max. :7571.679	Max. :251.1	Max. :42.07	Max. :123.30

6.1 Zmiana ceny złota w czasie, w porównaniu z kursem Chińskiego Yuan i wartością indeksu S&P Composite.

Wielkość punktu reprezentuje cenę złota w USD.

Z poniższego wykresu w początkowej fazie można zaobserwować, że zmiana ceny indeksu bez dużych odchyleń kursu Yuan miała negatywny wpływ na wzrost ceny złota. Widać również, że cena złota osiągała swoje największe wartości przy niskim kursie Yuan. Można wysunąć wnioski, że wzrost cena indkesu ma największy wpływ na wzrost ceny złota, gdy kurs Yuan jest niski. Wyższy kursu Yuan niweluje korelację miedzy wzrostem ceny indeksu, a złota.

7 Klasyfikator

Niniejsza sekcja opisuje proces tworzenia regresora, którego zadaniem jest przewidywanie ceny złota. Ze wzgledu na uniwersalność zostanie wykorzystany algorytm Random Forest z wykorzystaniem powtórzonej metody krzyżowej.

7.1 Podział zbioru i przygotwanie do trenowania modelu

set.seed(23)
reggresion_df <- df %>% mutate(Year = as.numeric(Year))

inTraining  <- createDataPartition( y = reggresion_df$Gold_Price_USD, p=0.7, list=F)
training <- reggresion_df[ inTraining,]
testing  <- reggresion_df[-inTraining,]

7.2 Uczenie modelu

rfGrid <- expand.grid(mtry = 10:40)
ctrl <- trainControl(
    method = "repeatedcv",
    number = 2,
    repeats = 5)

modelWithRepeateDCV <- train(Gold_Price_USD ~ .,
             data = training,
             method = "rf",
             trControl = ctrl,
             tuneGrid = rfGrid,
             ntree = 30
             )
modelWithRepeateDCV

## Random Forest 
## 
## 20 samples
## 13 predictors
## 
## No pre-processing
## Resampling: Cross-Validated (2 fold, repeated 5 times) 
## Summary of sample sizes: 9, 11, 10, 10, 11, 9, ... 
## Resampling results across tuning parameters:
## 
##   mtry  RMSE      Rsquared   MAE     
##   10    167.1159  0.8966315  125.6160
##   11    172.4007  0.9169301  132.9080
##   12    167.9270  0.9075528  127.7618
##   13    177.0673  0.8884651  134.3187
##   14    161.6143  0.9080524  115.2145
##   15    161.8744  0.9094911  118.5018
##   16    155.0683  0.9116919  109.8805
##   17    166.3346  0.9061880  125.8197
##   18    168.7704  0.9093927  124.0229
##   19    159.5520  0.9142157  117.7575
##   20    162.9517  0.9220279  124.4474
##   21    166.8032  0.9095717  125.6785
##   22    162.1774  0.9072350  122.5412
##   23    171.6937  0.9046506  133.6396
##   24    162.6550  0.9111316  123.4015
##   25    167.5727  0.9029774  123.0157
##   26    177.1461  0.9033477  136.8577
##   27    171.2559  0.9074119  127.8359
##   28    170.6456  0.9009481  132.9828
##   29    180.8778  0.8718582  134.4795
##   30    154.3314  0.9105202  118.1549
##   31    167.8113  0.9041138  128.0316
##   32    166.0995  0.9124326  128.9577
##   33    158.2379  0.9136072  119.5309
##   34    161.1662  0.9133076  119.1108
##   35    173.8650  0.8949480  131.9702
##   36    177.1124  0.8837425  137.0058
##   37    166.1415  0.9103237  127.0416
##   38    165.8696  0.9025346  123.1629
##   39    161.4952  0.9117590  119.4399
##   40    171.0210  0.8990625  131.1632
## 
## RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
## The final value used for the model was mtry = 30.

Najlepszy model został stworzony dla parametru mtry (liczba zmiennych losowo wybranych jako kandydaci w każdym podziale) równego 30. Błąd średniokwadratowy (RMSE) dla tego modelu jest najmniejszy i wynosi 154.3314. Patrząc na powyższą tabelkę można też zauważyć, że Rsquared (miara dopasowania modelu do danych) jest jednym z wyższych, co pozwala upenić sie w wyborze.

7.3 Predykcja

rfWithRepeateDCV <- predict(modelWithRepeateDCV, newdata = testing)

7.4 Porównanie przewidywania modelu, a prawdziwymi wartościami

Poniższy wykres prezentuje wartości sugerowane przez model, oraz prawdziwe.

plot_df <- testing %>% select(Year, Gold_Price_USD)
plot_df$Predicted <- rfWithRepeateDCV


ggplot(plot_df, aes(x=Year)) + 
  geom_line(aes(y = Gold_Price_USD, color = "Rzeczywista cena złota"), size=1) + 
  geom_line(aes(y = Predicted, color="Cena obliczona przez model"), size=1) +
  labs(x = "Rok", y = "Cena złota [USD]") +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(name = "Legenda", values = c("Rzeczywista cena złota" = "darkred", "Cena obliczona przez model" = "steelblue"))

7.5 Analizę ważności atrybutów

importance(modelWithRepeateDCV$finalModel)

##                                           IncNodePurity
## Year                                          559168.16
## Yuan                                          726380.44
## Urban.population                              460226.46
## Population..total                             519506.84
## Inflation..consumer.prices..annual...         128079.85
## GDP.per.capita..current.US..                   40564.86
## CO2.emissions..metric.tons.per.capita.        315392.10
## Bitcoin_Price                                 231268.00
## SP.Composite.CPI                              138877.86
## SP.Composite.Cyclically.Adjusted.PE.Ratio      40819.13
## SP.Composite.Earnings                         246545.03
## SP.Composite.Long.Interest.Rate               527352.27
## S.P.Composite                                  32347.29

Najważniejszym atrybutem przy wyborze regresji są:

Kurs Chińskiego Yuan (Yuan) - gospodarka Chin ma realny wpływ na cenę złota.
Rok (Year) - cena złota zmienia się w czasie. Dlatego inwestycja w złoto jest inwestycją długoterminową.
Stopa procentowa indeksu S&P Composite (SP.Composite.Long.Interest.Rate) - cena złota jest w pewnym stopniu odwzorowaniem kondycji rynków finansowych.
Populacja (Population..total) - większa populacja oznacza większą liczbę chętnych na złoto, co zwieksza popyt.

Raport - Analiza czynnik wpływających na dobrobyt

Marcin Jaskulski

07 grudzień, 2021